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Enregistrement W4390080221 · doi:10.1093/geroni/igad104.2512

WORKING TOGETHER TO PROVIDE GERIATRIC CARE: INTERDISCIPLINARY TEAM CREATION AND EVALUATION IN CANADA

2023· article· en· W4390080221 sur OpenAlexaffabout
Jessica Strong, Rachel Kerzner

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeriatricsIntervention (counseling)Health careNursingPsychologyMedicineMedical educationFamily medicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prince Edward Island is Canada’s smallest province (pop. 160,000) and has one of the oldest populations in Canada. While there is a robust and growing geriatrics program through provincial healthcare, it consists exclusively of medical providers (i.e., geriatricians and nurse practitioners). An opportunity for formal interprofessional collaboration presented itself when the University of Prince Edward Island began a Doctor of Psychology (PsyD) program in 2019. Soon thereafter, we established an interdisciplinary team between the PsyD and the provincial geriatrics programs. The goals of the team included: 1) enhancing care for older adults on the island, 2) providing training for PsyD students, and 3) increasing interprofessional collaboration and learning. In an evaluation of the first year of the collaboration, we collected data on the types of referrals and characteristics of the patients referred (e.g., number of medications), and asked all providers on the team (N=4 geriatricians, N=9 nurse practitioners, and N=4 psychology student clinicians) to answer open ended questions on the highlights and challenges of establishing the team, the organization of formal team meetings, and provision of patient care. Of the 74 patients seen by psychology, reasons included cognitive or psychodiagnostic assessment (N=22, 30%), psychotherapy (N=20, 27%), caregiver support (N= 25, 34%), or multiple services (i.e., both assessment and intervention; n=7, 10%). Additional patient characteristics will be shared, as well as themes from provider survey responses. Our program has implications for other areas in rural North America, particularly training opportunities built into our team functioning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0140,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,403 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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